GNSS反射遥感在安徽省洪涝灾害监测中的应用研究

陈璞，杨鑫丽，汪俊涛

（1.安徽省（水利部淮河水利委员会）水利科学研究院，安徽 合肥 230000；2.武汉海达数云技术有限公司，湖北 武汉 430223；3.中铁四局设计研究院，安徽 合肥 230023）

1 引言

洪涝灾害是一种分布区域广、频率高、突发性强的严重自然灾害，是对安徽经济影响最大的自然灾害之一[1]。近年来，连续性暴雨造成的内涝和外洪灾害时有发生，对安徽省国民经济发展、农业生产和社会稳定造成很大影响。2020年，淮河以南山区普降大暴雨，淮河上中游干流及支流多条河流发生超警以上洪水，最终造成全省16个市受灾，受灾人口约1046.53万人，直接经济损失高达600.65亿元，且造成了14人死亡[2]。国内外研究表明，开展科学有效的洪涝灾害监测，是避免或减少洪涝灾害损失简单有效的途径。随着全球卫星遥感技术的蓬勃发展，卫星遥感影像被广泛应用于洪涝灾害监测，但光学遥感易受云雨雾等气候条件的影响，在暴雨发生时往往无法获取有效的数据。以合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar）为代表的主动微波遥感技术具有高空间分辨率的特点，但获取长时间序列的数据成本较高，且重访周期较长，不能满足汛期高时间分辨率的要求。

以北斗、GPS、Galileo和GLONASS为代表的全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System，GNSS）不仅可以为全球用户提供定位、导航和授时服务，而且其信号可用于探测地表与空间参数。GNSS反射遥感（Global Navigation Satellite System Reflec⁃tometry,GNSS-R）是一种利用GNSS反射信号反演地球物理参数的新型遥感技术[3]，该技术利用GNSS卫星免费的信号源，具有无源探测、成本低、功耗低、时空分辨率高等优势。

GNSS-R技术的研究开始于上世纪90年代，近年来已成为卫星导航领域的研究热点。随着英国UK-DMC（Unit⁃ed Kingdom-Disaster Monitoring Con⁃stellation）、TDS-1（TechDemoSat-1）和美国 CYGNSS（Cyclone Global Navi⁃gation Satellite System）等星载GNSS-R卫星试验的实施，星基GNSSR技术得到了快速发展。研究表明，星基GNSS-R观测值对土壤或地表中的含水量十分敏感，为星基GNSS-R洪水探测提供了契机。Chew等人[4]利用CYGNSS数据分析了GNSS反射信号对土壤湿度的敏感性，并利用SMAP数据对GNSS-R土壤湿度探测结果进行了评估。随后，Clara等人[5]利用CYGNSS数据绘制了高分辨率的洪水分布图，与SMAP相比，星基GNSS-R对洪水淹没区域绘制范围更加清晰。随着研究的深入，Cynthina等人[6]提出了一种基于阈值分割的水体掩膜绘制方法，对水体分布情况进行了绘制。我国学者万玮等人[7]利用CYGNSSS数据研究了2017年中国东南部台风期间的洪水淹没情况，研究结果表明星基GNSS-R监测地表水文参数的可行性。Mahmoud等人[8]于2020年研究了利用CYGNSS数据绘制了伊朗东南部洪水分布情况，并计算了洪水淹没面积。总体来说，国内外学者进行了大量星基GNSS-R洪水探测方面研究，但依然处于初级阶段，还有很大的发展空间。

本文首先介绍星基GNSS-R基本原理，然后将安徽省作为研究对象，通过实测CYGNSS数据研究星基GNSS-R技术在洪水探测方面的应用。

2 星基GNSS-R基本原理

GNSS卫星向地球发射圆极化微波信号，这些信号经地表前向散射后由CYGNSS卫星接收机采集，这个过程中CYGNSS卫星和GNSS卫星构成了一个双基地雷达系统，如图1所示。GNSS系统的目标是通过分析反射信号获取反射面的特征信息，主要观测值是地表反射率值，这些观测值来自CYGNSS卫星数据产品2.1版本L1数据集记录的时延多普勒图（Delay-Doppler Mapping，DDM）中，从中获取信噪比（Signal to Noise Ratio，SNR）数据。

GNSS-R技术中接收功率是相干散射和非相干散射分量的组合，当反射面光滑时，反射信号大多是相干的。随着反射表面粗糙度的增加，反射信号趋于不相干。在稳定平静的天气条件下，内陆地表水体是光滑的。因此，来自它们的反射信号主要是相干散射的。在本研究中，假设通过CYGNSS卫星探测水体存在相干散射机制，散射功率的相干分量的校正地表反射率表达式如式（1）所示[9]：

上式中，SNR为卫星信号信噪比，λ为GPS L1信号波长（约为0.19m），dt和dr分别为发射机和接收机至镜面反射点的距离，Gt为发射机在镜面反射点的天线增益，Gr为接收机在镜面反射点的天线增益。

3 研究区域概况

研究区域为安徽省[10]，位于长江三角洲，中国的东部地区，东经114°54′至119°37′，北纬29°41′至34°38′，总面积为14.01万km2。安徽省地跨长江、淮河、新安江三个水系，共有2000多条河流，580多个湖泊。安徽省淮河以南属亚热带湿润季风气候，淮河以北属暖温带半湿润季风气候。全年平均降水量在773～1670mm之间，夏季降水量非常多，占全年降水量的40%～60%。如图2所示为安徽省的地图。

图2 安徽省地图

在2020年梅雨期，安徽省多地出现多次强降水过程，多地发生严重洪涝灾害。据统计，2020年梅雨期持续降水造成安徽省16个市95个县（市、区）受灾，1046.53万人受灾，14人死于洪涝灾害，132.88 万人被紧急转移安置；1221.31千公顷农作物受灾，其中393.7千公顷绝收；5927间房屋倒塌，2.75万间房屋严重损坏，15.2万间房屋一般损坏。

长江、新安江、巢湖、淮河等流域自南向北因强降雨全域受灾，其中受灾最重的是巢湖流域，其次是长江流域。包括肥西县、庐江县、阜南县等29个县（区）被评定为重灾县。根据受灾损失、受灾区域及后续影响等因素分析，2020年洪涝灾害为全省重特大自然灾害。

4 星载GNSS-R洪水探测结果

2020年6月至7月，安徽省进入了汛期，全省大部分地区持续遭遇强降雨袭击，长江流域平均降雨量为1961年以为同期最多，淮河流域平均降雨量也较往年增加1/3,引发了严重的洪涝灾害。如图所示为2020年三个时期的地表反射率如图3所示，图3（a）为2020年1月至2月期间的地表反射率图，图3（b）为2020年6月至7月期间的地表反射率图，图3（c）为2020年11月至12月期间的地表反射率图。

图3 安徽省地表反射率图

利用星载GNSS-R技术探测水体时采用阈值方法，研究中设置水体阈值为11dB，图3中颜色较深的区域为水体。从图3中可以对比看出暴雨前后的水体情况，2020年6月至7月暴雨时期水体明显增加。

5 结论与展望

本研究利用2020年1-2月、6-7月、11-12月三个不同时期的CYGNSS卫星数据绘制了安徽省区域的地表反射率图，探测2020年安徽省暴雨期间的洪水情况，利用经过相干散射校正的信噪比作为水体特征值，绘制洪水分布图。尽管缺乏对于水体的定量评估，但本研究的结果证明了GNSS-R技术在洪水探测领域的应用能力。随着GNSS-R技术的发展，GNSS-R技术将会有质量更好、时空分辨率更高的数据，将会在地表水文研究中拥有更为广泛的应用场景。